The Patient's Lifeworld: Building meaningful clinical encounters between patients, physicians and interpreters
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, our objectives are first to explore the different ways physicians and interpreters interact with patients' Lifeworld, and second, to describe and compare communication patterns in consultations with professional and those with family interpreters. We conducted analyses of transcriptions of 16 family practice consultations in Montreal in the presence of interpreters. Patterns of communication are delineated, grounded in Habermas' Communicative Action Theory and Mishler's operational concepts of Voice of Medicine and Voice of Lifeworld. Four communication patterns emerged: (1) strategically using Lifeworld data to achieve biomedical goals; (2) having an interest in the Lifeworld for itself; (3) integrating the Lifeworld with biomedicine; and (4) referring to another professional. Our results suggest physicians engage with patients' Lifeworld and may benefit from both types of interpreters' understanding of the patient's specific situations. A professional interpreter is likely to transmit the patient's Lifeworld utterances to the physician. A family member, on the other hand, may provide extra biomedical and Lifeworld information, but also prevent the patient's Lifeworld accounts from reaching the physician. Physicians' training should include advice on how to work with all types of interpreters and interpreters' training should include mediation competencies in order to enhance their ability to promote the processes of co-construction of meaning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».